基于改进BP神经网络的牵引变流器故障诊断

孟苓辉，王 磊，徐春梅，刘志刚

（北京交通大学 电气工程学院，北京 100044）

牵引变流器是地铁机车能量转换的关键部件，主要由大功率半导体开关器件组成，它的正常与否直接关乎机车的安全运行与铁路的安全运营，而开关管的故障是变流器的主要故障，因此，对变流器开关管的故障研究，对地铁机车的安全运行具有重大意义。

1 牵引变流系统及故障模式的分析

1.1 牵引变流器拓扑简图

图1 地铁牵引逆变器拓扑简图Fig.1 Structure diagram of the subway traction inverter

1.2 牵引变流器故障模式集的提取

机车的牵引变流器通常工作在大电压、大电流的条件下，在IGBT开通与关断的过程中，电路的电流变化率很大，继而由于回路中的分布电感而产生的电压尖峰也很大，大大增加了开关管过压损坏的可能性；同时，在高频开关状态下，特别是在高电压、大电流条件下IGBT发热造成过温的可能性更大，发热严重，更容易引发故障[1]。因此，文中主要诊断开关管IGBT的故障，而开关管的故障主要分为开关管的开路故障和短路故障，而开关管短路故障发生时，由于过流保护开关管最终变为开路，因此主要诊断开关管IGBT的开路故障。

2 BP神经网络模型

BP神经网络（Back-Propagation Network）是将误差信息反向传播，对非线性可微分函数进行权值训练的最具代表性的多层前馈型神经网络[2]。

BP算法的数学描述如下：设xi和yi分别为神经网络的输入和输出，Oij为网络第i层第j个神经元的输出，netij为网络第层第j个神经元的总输入，wijk为网络第层第j个神经元到第i+1层第k个神经元的连接权值，θij为网络第i层到第j个神经元的阈值，Ni为网络第层神经元的节点数。……